Una nuova tecnica è stata adottata per migliorare le previsioni degli uragani

La segmentazione semantica, una tecnologia attualmente utilizzata nelle auto autonome e nelle immagini mediche, potrebbe migliorare la previsione delle tempeste tropicali.

Tecnica di apprendimento profondo per migliorare la previsione degli uragani
La segmentazione semantica etichetta e categorizza ogni pixel per identificare i segnali atmosferici di una tempesta tropicale.

La tecnologia solitamente utilizzata nelle auto senza conducente e nelle immagini mediche viene applicata alla previsione delle tempeste tropicali per migliorare drasticamente la previsione degli uragani rispetto ai metodi tradizionali.

La tecnica di deep learning, nota come segmentazione semantica, è in grado di identificare e prevedere meglio le tempeste tropicali, anche nelle loro fasi iniziali. Identifica i segnali atmosferici di una tempesta tropicale e fornisce previsioni ad alta risoluzione per parametri come il vento orario, le precipitazioni e l'ondata di maltempo nelle aree interessate fino a sette giorni prima.

Miglioramento della precisione

Le previsioni informate e accurate sono costruite da modelli di ensemble, ma questa aggregazione può appiattire le variazioni estreme e le anomalie. Per le tempeste tropicali, questo può creare due tracce diverse, un campo di vento ampio e distorto e potenzialmente l'aspetto di due uragani diversi. Questo ha implicazioni per la forzatura delle onde, il volume delle precipitazioni e la forza del vento.

Questo nuovo modello, sviluppato dal dottor Samuel Lillo, meteorologo e ingegnere informatico del Colorado, utilizza la segmentazione semantica, che etichetta e categorizza ogni pixel, per identificare i segnali atmosferici di una tempesta tropicale.

Ogni singolo minuto di preparazione è fondamentale per proteggere le aziende e la sicurezza pubblica.

La tecnica di deep learning consente ai meteorologi di generare previsioni molto dettagliate e di alto valore per ogni tempesta tropicale e uragano, e persino per lo sviluppo di perturbazioni pre-temporali.

"Il dettaglio che il nostro nuovo modello di previsione delle tempeste tropicali fornisce si basa su un volume enorme di punti dati e si aggiorna costantemente in un modo che non sarebbe possibile mantenere per i meteorologi umani", spiega il dottor Lillo. "Ci permette di dedicare meno tempo al calcolo della potenziale formazione di una tempesta tropicale e più tempo alla previsione e alla comunicazione del potenziale impatto".

Le previsioni intelligenti per le tempeste tropicali forniscono un tempo di anticipo più lungo, con un maggior numero di parametri di rischio meteorologico, offrendo a chi opera nei settori dell'agricoltura, dell'energia e dei settori sensibili alle condizioni meteorologiche, come i servizi pubblici, lo sport, la sicurezza e le municipalità, le previsioni più informate per pianificare e prepararsi a potenziali impatti.

Maggiore precisione

La tecnica, che sarà utilizzata dalla società di dati, analisi e tecnologia DTN, offre un raggio di 360 gradi di tutti i venti di tempesta tropicale e uragano, migliorando l'accuratezza delle previsioni. Questa maggiore precisione, basata su tecniche meteorologiche e matematiche, consente alle persone e alle aziende di pianificare e prepararsi meglio per l'intero impatto dell'uragano.

Tecnica di apprendimento profondo per migliorare la previsione degli uragani
Le nuove previsioni per le tempeste tropicali forniscono un periodo di tempo più lungo, con un maggior numero di parametri di rischio meteorologico, offrendo alle persone le previsioni più informate per pianificare e prepararsi a potenziali impatti.

"I tassi di intensificazione degli uragani sono aumentati significativamente negli ultimi anni, probabilmente a causa del riscaldamento delle temperature della superficie del mare", spiega il dottor Lillo.

Anticipare questi episodi di intensificazione esplosiva era un'area in cui volevamo migliorare ulteriormente l 'accuratezza e la finestra di allerta delle previsioni disponibili". Ogni singolo minuto di tempo di preparazione è fondamentale per proteggere le aziende e la sicurezza pubblica".

"Questa innovazione sulle tempeste tropicali fornisce le indicazioni necessarie per anticipare gli impatti e prendere decisioni informate con giorni o settimane di anticipo rispetto a una potenziale minaccia", aggiunge il dottor Lillo.